SimplerLLM предоставляет разработчикам минималистичный API для создания цепочек LLM, определения действий агентов и организации вызовов инструментов. Благодаря встроенным абстракциям для хранения памяти, шаблонов подсказок и парсинга результатов, пользователи могут быстро создавать диалоговых агентов, сохраняющих контекст между взаимодействиями. Фреймворк беспрепятственно интегрируется с моделями OpenAI, Azure и HuggingFace, а также поддерживает расширяемые наборы инструментов для поиска, калькуляторов и собственных API. Его лёгкое ядро минимизирует зависимости, обеспечивая гибкую разработку и лёгкое развертывание в облаке или на периферии. Будь то создание чатботов, QA-ассистентов или автоматизаторов задач, SimplerLLM упрощает создание полноценной цепочки работы LLM-агентов.

Agent-Baba предоставляет полный набор инструментов для создания и управления автономными AI-агентами, подходящими для конкретных задач. Он предлагает архитектуру плагинов для расширения возможностей, систему памяти для сохранения контекста диалога и автоматизацию рабочих процессов для последовательного выполнения задач. Разработчики могут интегрировать такие инструменты, как веб-скреперы, базы данных и пользовательские API. Фреймворк упрощает настройку через декларативные схемы YAML или JSON, поддерживает совместную работу нескольких агентов и предоставляет панели мониторинга для отслеживания производительности и логов, что позволяет итеративно улучшать и бесшовно развертывать системы в различных средах.

Agent-Squad — это модульная платформа на Python, которая дает командам возможность проектировать, развертывать и запускать системы с несколькими агентами для выполнения сложных задач. В основе Agent-Squad позволяет определять разные профили агентов — такие как сборщики данных, резюмирующие, кодеры и валидаторы — которые общаются через определенные каналы и делятся памятью. Разделяя высокоуровневые цели на подтasks, рамки управляют параллальной обработкой, используют LLM вместе с внешними API, базами данных или пользовательскими инструментами. Разработчики могут задавать рабочие процессы в JSON или коде, следить за взаимодействиями агентов и динамически адаптировать стратегии с помощью встроенных журналов и средств оценки.

InfantAgent предлагает легкую структуру для проектирования и развертывания интеллектуальных агентов на Python. Интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Hugging Face), поддерживает постоянные модули памяти и обеспечивает цепочки пользовательских инструментов. В комплектации — разговорный интерфейс, оркестрация задач и принятие решений на базе правил. Архитектура плагинов позволяет легко расширять функциональность за счет специализированных инструментов и API, что делает его идеальным для прототипирования исследовательских агентов, автоматизации рабочих процессов или внедрения AI-ассистентов в приложения.

LLM-Agent — легкое и расширяемое фреймворк для построения AI-агентов на базе больших языковых моделей. Он предоставляет абстракции для памяти диалога, динамических шаблонов подсказок и бесшовной интеграции пользовательских инструментов или API. Разработчики могут управлять процессами многошагового рассуждения, сохранять состояние между взаимодействиями и автоматизировать сложные задачи, такие как извлечение данных, создание отчетов и поддержка принятия решений. Объединив управление памятью, использование инструментов и планирование, LLM-Agent ускоряет создание интеллектуальных, ориентированных на задачи агентов на Python.

Локальный LLM с вызовами функций позволяет разработчикам создавать AI-агентов, которые полностью работают на локальном оборудовании, устраняя проблемы конфиденциальности данных и зависимости от облака. В рамках приводится пример кода для интеграции локальных LLM, таких как LLaMA, GPT4All или другие модели с открытым весом, и показывается, как настраивать схемы функций, которые модель может вызывать для выполнения таких задач, как получение данных, выполнение shell-команд или взаимодействие с API. Пользователи могут расширять дизайн, определяя собственные конечные точки функций, настраивая подсказки и обрабатывая ответы функций. Это лёгкое решение упрощает создание оффлайн-ассистентов, чатботов и инструментов автоматизации для различных приложений.

Wren — это фреймворк для создания агентов ИИ на Python, предназначенный помогает разработчикам создавать, управлять и развертывать автономных агентов. Он предоставляет абстракции для определения инструментов (API или функции), хранилищ памяти для сохранения контекста и логики оркестрации для обработки многошагового рассуждения. С помощью Wren вы можете быстро прототипировать чат-ботов, сценарии автоматизации задач и исследовательских помощников, объединяя вызовы LLM, регистрируя пользовательские инструменты и сохраняя историю диалогов. Его модульная конструкция и возможности обратных вызовов делают расширение и интеграцию с существующими приложениями простыми.